@LichMscy 没有很丰富的实践，目前经验就是一定要从实际生产中积累，让大家填个 excel 每人想一些那种，基本都是简单场景，没法测出 skill/知识库 的价值

或者说简单场景基本可以判断 skill 是没价值的

benchmark 是唯一真理

完整度很高，审美也在线

@Morriaty 最后一句蚌埠住了

@qf19910623 广东公务员用的是企业微信魔改版粤政易，有麒麟 linux 系统版本的，就是超级难用老是丢消息

资瓷

@Need4more 只能享福了

上面是整活，我是先看了 AI 的评价，然后问 “如果你是反方，你反对这个观点，你又会怎么说”

-- AI 率 100% --

如果站在反方（即“软件工程终将消亡”**或**“软件工程会被彻底重构为完全不同的范式，从而失去现有的意义”**）的角度，要推翻或解构这个论点，不能去硬刚“信息论”和“柯氏复杂度”的数学真理，而是需要从**系统的边界定义、计算范式的跃迁、需求的供给侧变革以及工程成本的经济学等维度来进行破局。

反方的核心反驳逻辑如下：

---

### 1. 拆解“条件熵”假设：如果需求不需要“形式化收敛”呢？

正方模型的假设前提是：我们需要一个确定性的系统 $S$，使其对所有动作的响应满足 $\sum H(R\vert{}S(A_i)) = 0$。

但“绝对确定性”本身就是传统软件工程的桎梏。

* **容错性与模糊系统的崛起**：传统软件工程之所以追求 $\sum H \to 0$，是因为传统代码是确定性规则（ Deterministic Rules ）。但现实物理世界和人类社会本身就是高度模糊、概率性的。
* **软件范式的转移（ Software 1.0 $\to$ Software 2.0/3.0 ）**：
* **Software 1.0**：人类写规则，计算机执行（需要严密的软件工程来保证精确性）。
* **Software 3.0**：基于大模型和神经网络的**概率性计算**。
在许多复杂场景下（如推荐系统、智能体协作、自动驾驶、自然语言交互界面），用户根本不需要一个“不确定性为 0”的确定性状态机。系统允许存在某种程度的“熵”，并通过**自我纠错、动态重试和概率收敛**来完成目标。


* **反驳**：当系统的终态不再追求“无损精确”，而是追求“大致正确且具备极致弹性”时，传统软件工程中为了消除条件熵而建立的复杂架构、严格契约和形式化验证，就失去了存在的必要性。

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### 2. 解构“柯氏复杂度”：描述的极限不在人类，而在上下文与隐式知识

正方指出：程序员对系统的描述越短，不确定性越高，受到柯氏复杂度的理论下界限制。

反方的反驳是：**人类不需要在 Prompt 里面手动输入全部描述长度（ Description Length ）。**

* **环境与上下文的自动补全**：柯氏复杂度计算的是“描述系统所需的最短信息量”。但这并不意味着这些信息量必须由“需求方/程序员”通过手动敲文字来提供。
* **具身与自我演化的上下文**：AI 智能体可以通过直接感知用户的历史行为、系统的运行日志、全网的领域知识、物理环境的数据，甚至通过在沙盒中进行数百万次的 Self-Play （自我对抗博弈）来自动填充这部分信息量。
* **反驳**：人类给出的描述确实变短了，但**信息的补全被交给了环境和模型自身的先验知识（ Prior Knowledge ）**。人类不再需要写复杂的 Spec 或架构设计，AI 能够通过“观察 + 隐性表达”直接消融掉这部分不确定性。

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### 3. 经济学与“抛弃型软件”（ Disposable Software ）对软件工程的毁灭

传统软件工程（模块化、解耦、CI/CD 、设计模式、可维护性）的核心价值主张是“为了应对未来的变更成本（ Maintainability ）”。

如果生成代码的成本趋近于 0 ，**“维护”这个概念本身可能就不再存在了。**

* **从“长期维护”到“用完即扔”**：
在传统工程中，我们精心设计架构，是因为改动一个模块的成本很高。但在 AI 时代，当需求 B 出现时，我们可能根本不需要在原有的系统 $S_A$ 上去迭代重构，而是直接由 AI 在数秒内根据最新需求生成全新的系统 $S_B$。
* **反驳**：软件工程的绝大部分工具链（设计模式、重构、依赖注入、版本控制、灰度发布）都是为了“管控代码演进过程中的复杂度”。如果软件变成了“一次性消费品（ Disposable/Ephemeral Software ）”，即写即用，用完即废，那么“软件工程”赖以生存的土壤——**长期的复杂度管理**——就彻底塌陷了。

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### 4. “需求建模”的解构：人不再是需求的终极定义者

正方提出：“需求方依旧是人，需求的产生和拆解是一个不可避免的过程。”

反方可以挑战这一“以人类为中心（ Human-centric ）”的软件观：

* **AI 驱动的需求自发演化**：未来的软件可能不再是“人类提出需求 $\to$ AI 编写软件”，而是系统根据目标（如“提升留存率”或“降低运营成本”）自发探索、建模并实时合成（ On-the-fly Synthesis ）所需的软件功能。
* **软件界面的消失**：当软件不再呈现为固定的 App 或 Web 页面，而是表现为根据用户当前意图动态生成的临时交互界面（ Generative UI ）和微服务时，传统的“需求分析-原型设计-开发-测试”链路就全线瓦解了。
* **反驳**：人类只需要给出一个极其高阶的目标（ Objective ），具体的子需求建模、实现、反馈闭环全部由系统内部的 Agent 网络自治完成。人类甚至不知道系统内部是如何运作的，自然也不存在所谓的“需求建模工程”。

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### 反方观点总结（对比一览）

| 维度 | 正方观点（软件工程永生） | 反方观点（软件工程消亡） |
| --- | --- | --- |
| **系统目标** | 条件熵 $\sum H \to 0$，追求确定性与无损收敛。 | 接受概率性系统，通过自适应与自我纠错解决问题，不再追求绝对精确。 |
| **描述长度** | 人类描述越短，不确定性越高，受限于柯氏复杂度。 | AI 通过先验知识、多模态上下文与自我博弈补齐信息量，无需人类显式描述。 |
| **软件生命周期** | 需要长期的架构设计、模块解耦与复杂度控制（传统工程核心）。 | 软件成为“用完即扔”的实时合成产物，放弃维护性，从根本上消灭工程。 |
| **需求建模** | 需求源于人类，多轮交互拆解是不可消除的流程。 | 需求被高阶目标替代，AI 自治探索与建模，软件形态变为动态生成的无形服务。 |

> **反方一句话总结：**
> “软件工程之所以会消亡，不是因为代码生成变完美了，而是因为**‘构建一个长期存在、由人类定义细致需求、追求确定性逻辑的静态代码系统’**这种模式本身，将被**‘动态合成、概率自适应、用完即弃的智能体网络’**所彻底取代。”

请问统计 token 的软件是怎么做的，是支持回溯么，然后缓存那些能算对吗

笑死，真是挣几个巨无霸吗

@zackkk https://imgur.com/a/vKkE7ZP

可能是我们办公网的问题，我开 vpn 就没问题

https://win98.si/#web=http://www.v2ex.com/&date=2006

429 Too Many Requests ，其他网站也是

感觉回来了

@Need4more 卧槽，打开看才发现

@abbycin 开了一个，但我感觉 x 比较难搞流量

@indexError 哈哈，好的

@frankilla 周处除三害里面的邪教教主

@psllll 我只有一个群晖，好像只能等 docker 版本了